As fortes encomendas da ASML aliviam temores de que o boom de gastos com IA esteja perdendo fôlego

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Encomendas recorde das máquinas de fabricação de chips da ASML estão sendo interpretadas por alguns como sinal de que o atual boom de semicondutores impulsionado por IA continuará por anos, já que as fabs só recuperam tais investimentos em horizontes longos. Outros contrapõem que os longos prazos, contratos canceláveis e o excesso de encomendas motivado por FOMO tornam a carteira da ASML um mau termômetro da demanda sustentável por IA, traçando paralelos com as bolhas das pontocom e das telecomunicações, nas quais os gastos com infraestrutura excederam muito a receita de curto prazo. Há amplo consenso de que a demanda por computação e chips vai persistir, mas forte discordância sobre se a atual expansão de data centers e GPUs reflete economia durável ou um ciclo superaquecido que acabará se corrigindo.

Encomendas da ASML como Indicador da Demanda por IA

  • Muitos argumentam que as fortes encomendas da ASML mostram principalmente que os fabricantes de chips esperam demanda de longo prazo por nós avançados, e não especificamente que a economia da IA de hoje esteja saudável.
  • Vários observam que a ASML vende ferramentas utilizáveis para muitos tipos de chips (CPUs, GPUs, memória, chips de consumo), então as encomendas não validam a IA de forma exclusiva.
  • Alguns chamam a ASML de sinal defasado: quando as reservas da ASML desacelerarem, o colapso de IA/datacenter já estará em andamento.

Excesso de encomendas, contratos e “opções reais”

  • As fabs estão encomendando ferramentas até 2029–2030; alguns veem isso como excesso de encomendas impulsionado por FOMO e temores de capacidade.
  • Há debate sobre cancelamento: alguns dizem que encomendas de longo prazo são, na prática, “slots” que podem ser cancelados ou adiados; outros enfatizam que há penalidades contratuais, pelo menos perto do momento da construção.
  • Vários comentários enquadram essas encomendas como “opções reais” ou opções de compra out of the money sobre a demanda futura: desvantagem limitada versus enorme custo de oportunidade se você construir de menos.

Demanda por IA, lucratividade e subsídios

  • A demanda atual por computação de IA é descrita como muito alta e limitada por capacidade; os provedores de fronteira estão no limite ou perto dele.
  • Há forte discordância sobre se o uso é “subsidiado”:
    • Um lado diz que, se as empresas estão queimando bilhões e não são lucrativas, algo (tokens ou infraestrutura) é implicitamente subsidiado.
    • Outros dizem que alto consumo de P&D não é o mesmo que subsidiar inferência, e que os preços de API divulgados refletem mais a concorrência do que o custo.

Bolha vs. crescimento sustentável

  • Muitos esperam uma bolha/correção em IA, independentemente de quão real seja a tecnologia, citando sobreinvestimento, FOMO e padrões históricos.
  • Outros argumentam que os ganhos das ações acompanham os lucros até agora e acreditam que a IA ainda tem muito valor econômico inexplorado.
  • Alguns acham que o estouro virá quando demonstrações financeiras detalhadas (por exemplo, S-1s) revelarem margens estreitas e capex insustentável.

Hardware vs. camada de modelo

  • Vários distinguem entre:
    • A camada de modelos/tokens, que provavelmente se tornará altamente competitiva, com margens comprimidas.
    • A camada de hardware (GPUs, foundries), onde os lucros atuais estão concentrados.
  • Alguns preveem que a futura competição de muitos fornecedores de chips de inferência corroerá o poder de precificação da Nvidia, deslocando valor para gargalos como a TSMC.
  • Foram levantadas preocupações sobre players de infraestrutura de IA altamente alavancados (por exemplo, os yields dos títulos da CoreWeave) como sinais precoces de estresse.

Analogias históricas e limites

  • São frequentes as comparações com as bolhas das pontocom e das telecomunicações: tecnologia subjacente real, mas enorme excesso de construção e correções longas e dolorosas.
  • Diferenças importantes são apontadas: a fibra tinha vida útil de várias décadas; as GPUs são “consumíveis” de vida curta, o que aumenta o risco de destruição de capital.
  • Vários enfatizam a Lei de Amdahl e gargalos não automatizáveis (coordenação, robótica, regulação) como razões pelas quais a IA pode não entregar retornos em toda a economia rápido o suficiente para justificar as apostas atuais.